jellyfish search
Dự báo khả năng chống xuyên thủng của sàn phẳng BTCT bằng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo
Ngiên cứu này phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng tự điều chỉnh các thông số bằng thuật toán tối ưu hóa để dự báo khả năng chống xuyên thủng của sàn bê tông cốt thép.
Dự báo độ võng dài hạn của dầm bê tông cốt thép bằng mô hình học máy tối ưu hóa Jellyfish Search
Nghiên cứu này tập trung vào phát triển một mô hình học máy sử dụng thuật toán tối ưu hóa Jellyfish Search để dự báo độ võng dài hạn của dầm BTCT.
Xây dựng mô hình học máy được tối ưu hóa bằng thuật toán jellyfish search để dự báo năng suất lao động trên công trường
Nghiên cứu này trình bày các so sánh và đánh giá hiệu suất của các mô hình học máy, bao gồm bốn mô hình đơn ANN, SVR, LR, CART và ba mô hình hỗn hợp Voting, Bagging, Stacking.
